7款最佳招聘信息抓取工具：从零代码新手到开发专家的完整选型指南

招聘信息不只是招聘广告，更能反映一家公司的用人需求、增长情况和发展方向。对销售团队和招聘人员来说，这些数据极具价值。

真正的难点，是如何高效收集数据，又不被复杂的技术细节拖慢进度。

本指南将按使用所需的技术水平，介绍市面上最知名的招聘信息抓取工具。从简单易用的 no-code 平台，到面向开发者的强大 API，我们都会逐一分析。

注意： 本文列出的工具都不是专门为招聘信息抓取而设计的，但在大多数企业需要抓取职位信息时，它们都是主流选择。因此，文中也会提到一些与职位数据没有直接关系的功能。

本指南涵盖哪些内容

• 选择招聘信息抓取工具的关键因素
• 适合非技术用户的最佳 no-code 招聘信息抓取工具
• 适合半技术型专业人士的招聘信息抓取工具
• 适合技术专家的强大招聘信息抓取方案

选择招聘信息抓取工具的关键因素

在具体了解这些工具之前，首先要知道，哪些功能能让一款普通的招聘信息 scraper 真正脱颖而出。合适的工具不只是收集数据，还能让你精准控制并获取真正需要的数据，从而节省时间并改善结果。

1. 能否排除招聘中介

许多招聘网站充斥着第三方招聘公司和人力资源机构发布的职位。优秀的招聘信息抓取工具通常内置识别与排除功能，只需点击一次，就能从结果中移除这些职位。

2. 高级筛选选项

除了基本筛选条件，还应关注工具是否提供高级选项，例如按职位描述中的关键词或精确短语、职位级别或融资阶段进行筛选。

3. 排除现有客户的筛选器

优质的招聘信息 scraper 允许你上传现有客户或合作伙伴名单，并自动将其排除在搜索结果之外。这可以避免团队误将已经合作的公司当作潜在客户，也能减少令人尴尬的失误。

4. 按指定公司抓取

这项能力让你能够针对感兴趣的特定公司开展抓取。你无需从招聘网站获取全部职位，而是可以只关注目标客户。这对于成功开展基于客户的营销（ABM）和销售活动至关重要。

5. 支持定时与自动抓取

自动化是规模化的关键。优秀的招聘信息 scraper 可以按照固定周期自动运行抓取任务，例如每天或每周执行一次。你只需设置一次条件，工具就会持续为你收集最新数据。

💡 选择具备高级筛选功能的工具

招聘网站的搜索筛选器旨在展示尽可能多的相关职位，因此，你往往会看到大量职位本身相关、发布公司却不相关的信息。

以下是选择高级筛选工具的 3 个重要理由：

1. 提高时间效率：没有合适的筛选器，你可能要花数小时人工检查无关结果
2. 改善数据质量：工具内的自动筛选可以直接提供干净、可执行的数据
3. 优化资源配置：团队可以专注于使用数据，而不是清洗数据

简而言之：如果工具能够自动完成筛选，你就能立即获得更干净的数据，并节省大量时间和资源。

适合非技术用户的最佳 no-code 招聘信息抓取工具

这些工具注重简单易用，不要求编程知识，通常配有友好的操作界面，非常适合希望快速获取数据的销售团队、营销人员和招聘人员。

1. Datablist

Datablist 概览

Datablist.com 是一个强大的数据聚合与工作流自动化平台。它将 Waterfall Email Finder、AI scrapers 等多种数据获取工具整合到一个易于操作的电子表格界面中，专为Lead 开发而设计。

Datablist 的三大职位提取功能

1. Multi-Board Job Scraper：可以同时抓取 19 个招聘网站的职位信息，包括 Indeed、Glassdoor 和 AngelList 等主流平台。一次搜索即可获得广泛覆盖。
2. 高级筛选选项： 提供全面的筛选条件，包括职位名称、职位描述中的关键词以及另外 12 种选项，帮助你缩小搜索范围。
3. 排除功能： 只需点击两次，即可排除指定公司和所有招聘中介，确保结果始终相关。

这篇指南将介绍如何同时抓取多个招聘网站 👈🏽

Datablist 的优点 ✅

• 一次聚合 19 个招聘网站的数据。与单一来源工具相比，可以节省数十小时的配置和维护时间。
• 现代化电子表格界面： 提供简洁直观的 spreadsheet UI，无需编写任何代码，即可管理 Leads 并构建自定义数据工作流。
• Data Enrichment：帮助你收集联系信息并撰写个性化触达文案，让销售工作流更加顺畅。
• 简单透明的 credits 计价模式。运行任务前即可准确了解费用，而且只为获取的结果付费，而不是为执行过程付费。
• 界面非常容易上手，用户评价它“非常好用，近乎完美”。

Datablist 的缺点 ❌

• 目前仅支持定时自动化，基于触发器的自动化功能已列入开发路线图。
• API 目前仅适用于数据管理层。面向 sources 和 enrichments 的 API 即将发布。

Datablist 起步价格

• Starter 套餐为每月 25 美元，包含 5,000 credits，可抓取 500 条职位信息
• 作为参考，充值 20 美元可获得共 25,000 credits，足以抓取约 2,500 条职位信息。

📘 只获取相关职位信息

使用 Datablist，你只会获得最相关的职位信息，因为我们是唯一支持通过 14 个高精度筛选条件搜索职位的平台。

用户最喜欢的筛选条件包括：

1. 融资阶段——锁定处于特定增长阶段的公司
2. 根据职位描述中的关键词和短语包含或排除职位
3. 排除招聘中介发布的职位信息

这些筛选器可以确保每条抓取结果都是有价值的数据，而不只是“又多了一行”。

2. PhantomBuster

PhantomBuster 概览

PhantomBuster 是一款广受欢迎的自动化工具，可以帮助用户抓取 Web 数据并自动执行线上操作，尤其侧重 LinkedIn 等社交媒体平台。

PhantomBuster 的三大功能

1. 预构建自动化（Phantoms）： 提供包含 100 多个“Phantoms”的资源库。这些是用于发送连接邀请、抓取个人资料等任务的现成脚本。
2. LinkedIn Job Scraper： 这个专用 Phantom 可以直接从 LinkedIn 职位信息中提取职位名称、地点、描述和公司名称等关键数据。
3. 云端定时运行： 所有自动化任务都在云端执行，因此即使浏览器没有打开，也能安排全天候运行的自动化序列。

PhantomBuster 的优点 ✅

• 是一款优秀的社交媒体自动化工具，用户普遍认为它容易上手且功能全面。
• 它专为没有编程知识的用户设计，让复杂的自动化也能轻松使用。

PhantomBuster 的缺点 ❌

• 要掌握复杂的多步骤自动化流程，学习曲线可能较陡。
• 按执行时间计费，大型任务的费用可能难以预测和计算。
• 一些用户认为其价格**“对于自动化工具来说贵得离谱”**，很难实现正向收益。
• 在社交媒体平台上执行自动化操作始终存在账号受限或安全风险。
• 只能抓取 LinkedIn 上的职位，不适合希望全面了解招聘市场数据的公司。

PhantomBuster 起步价格

• Starter 套餐起价为每月 69 美元。
• 提供无需信用卡的 14 天免费试用，但每个 Phantom 最多只能导出 10 条结果。

3. Octoparse

Octoparse 概览

Octoparse 是一款可视化 Web scraping 工具。用户无需编程，即可通过点击式界面构建 scraper 并从网站提取数据。

Octoparse 的三大功能

1. 可视化点击式 Scraper： 直接在网页上点击想要提取的数据元素，即可构建 scraper。
2. 预构建模板： 为热门网站提供丰富模板，其中包括 LinkedIn、Indeed 和 Glassdoor 等招聘搜索引擎，可以加快配置速度。
3. 自动生成工作流： 以流程图展示完整抓取过程，让 scraper 将执行的每项操作一目了然。

Octoparse 的优点 ✅

• 界面直观，大幅简化 Web scraping 任务的创建和管理，在易用性方面表现出色。
• 以技术支持良好、价格亲民而闻名。

Octoparse 的缺点 ❌

• 可能不适合大型项目，因为免费版和低价套餐支持的本地并发运行数量有限。
• 处理复杂工作流时，性能可能显著下降：自定义脚本几分钟能完成的任务，它可能需要数小时。
• 面对采用动态内容的现代网站（例如招聘平台）时表现不稳定，成功率有时会降至 60% 以下。

Octoparse 起步价格

• Standard 套餐为每月 89 美元。
• 提供免费版本，但功能限制较多。

4. ParseHub

ParseHub 概览

ParseHub 是一款功能强大的可视化 Web scraping 工具，可以处理使用 JavaScript、AJAX 和无限滚动的复杂网站，同时提供功能较完善的免费版本。

ParseHub 的三大功能

1. 机器学习技术： 使用 ML 理解并浏览复杂的网站结构，因此能够有效处理动态网页。
2. 可视化数据选择： 提供点击式界面，用于选择需要抓取的数据元素。
3. 自动轮换 IP： 自动切换 IP 地址，减少抓取时被封锁的概率，确保稳定访问数据。

ParseHub 的优点 ✅

• 提供功能完善且额度慷慨的免费版本，用户可以在 5 个项目中，每次最多抓取 200 个页面。
• 支持跨平台使用，兼容 Windows、Mac 和 Linux 操作系统。

ParseHub 的缺点 ❌

• 初期学习曲线较陡。用户反馈，刚开始使用时，构建一个新 scraper 可能需要 1 至 3 小时。
• 有用户投诉，客服更注重销售，而不是帮助解决技术问题。
• 该应用的内存占用非常高，经常耗尽可用的 CPU 和 RAM 资源。
• 每个招聘网站都要单独构建 scraper，根据你对这类工具的熟悉程度，可能需要投入 10 至 30 小时。
• UI 已经过时，给人一种还停留在 2010 年代的感觉。

ParseHub 起步价格

• Standard 套餐为每月 189 美元，每次最多可抓取 10,000 个页面。
• 免费版每次只能抓取 200 个页面，并且仅支持 5 个公开项目。

适合半技术型专业人士的招聘信息抓取工具

以下工具比 no-code 方案提供更强的功能和灵活性，但需要具备一定的技术基础，例如了解 API 的使用方法。对于熟悉 Postman 等工具、但并非全职开发者的用户而言，它们是不错的折中选择。

5. ScrapingBee

ScrapingBee 概览

ScrapingBee 是一款以 API 为核心的 Web scraping 工具，可以处理 headless browser 和代理管理，让用户将精力集中在数据提取上。

ScrapingBee 的三大功能

1. Headless Browser 管理： 在后台管理真实的 Google Chrome 实例，让你无需操心复杂配置。
2. AI 驱动的数据提取： 只需用自然语言描述所需数据，AI 就会自动识别并提取相关内容。
3. JavaScript 渲染： 能够完整加载使用 React 或 Vue.js 等框架构建的现代网页，这对于抓取单页应用至关重要。

ScrapingBee 的优点 ✅

• 非常容易使用，Capterra 上有 94% 的评价者为其易用性打出五星。
• 与市面上许多同类服务相比，API 响应时间较短。
• 客户支持评分很高，用户经常称赞其博客内容和客服团队提供的帮助。

ScrapingBee 的缺点 ❌

• 定价方案是常见槽点。由于按 API 使用量计费，在只抓取少量网站时，用户会发现成本很难规划。
• 一些用户反馈，ScrapingBee 无法抓取某些网站。
• 约 7% 的用户评论提到，ScrapingBee 渲染网页时响应等待时间较长。
• 只提供两个招聘信息 scraper，分别用于 Indeed 和 Glassdoor。

ScrapingBee 起步价格

• 提供 1,000 次免费 API 调用用于试用。
• 入门套餐为每月 49 美元，但一些用户认为，相对于所含 credits 而言，它“并没有太强的竞争力”。

6. Bright Data

Bright Data 概览

Bright Data 是企业级数据采集平台，提供庞大的代理网络、Web scraping API，以及一系列适用于大规模项目的强大工具。

Bright Data 的三大功能

1. Web Scraper API： 为 100 多个热门域名提供专用 API endpoint，可从电商网站和社交媒体平台交付结构化数据。
2. 庞大的代理网络： 拥有覆盖 195 个以上国家和地区、超过 7,200 万个 IP 的网络，能够提供出色的全球覆盖和精准地理定位。
3. Web Unblocker： 使用动态指纹技术绕过封锁、CAPTCHA 及其他反抓取措施的高级工具。

Bright Data 的优点 ✅

• 提供一套为大规模数据采集而设计的综合工具组合。
• 采用成功后付费模式，只需为成功交付的数据付费。

Bright Data 的缺点 ❌

• 按记录计费的费用很容易迅速累积，更适合预算充足的大型技术团队。
• 用户界面和 dashboard 可能显得复杂且过时，开发者使用起来较为费力。
• 对小型团队而言，它通常过于复杂且昂贵，而且掌握各项功能需要较长的学习过程。
• API 平均需要 20 分钟才能响应，有时甚至没有返回结果——这是我们的实际使用体验。
• 只有 3 个招聘信息 scraper，分别用于 Indeed、LinkedIn 和 Glassdoor；其中两个经常没有结果或只能返回少量数据。

Bright Data 起步价格

• Growth 套餐起价为每月 499 美元，Business 套餐为每月 999 美元。
• 同时提供按量付费模式。

适合技术专家的强大招聘信息抓取方案

这些工具专为需要极致性能、定制能力和扩展性的开发者与数据科学家打造。用户需要具备扎实的编程能力，并深入了解 Web scraping、代理和数据解析。

7. Oxylabs

Oxylabs 概览

Oxylabs 是企业级 Web 数据采集领域的主要厂商之一，为技术用户提供庞大的代理基础设施和一系列高级 scraper API。

Oxylabs 的三大功能

1. OxyCopilot AI Assistant： 这款 AI 助手旨在简化 scraper 创建和数据解析，只需点击几次即可应对复杂网站。
2. 庞大的基础设施： 在 195 个国家和地区拥有超过 1.77 亿个代理，并使用 ML 驱动代理选择。
3. Web Scraper API： 覆盖 Web scraping 全流程的一体化平台，包括高级绕过能力。

Oxylabs 的优点 ✅

• 完整的一体化平台，整合代理管理、CAPTCHA 绕过和数据解析，无需在多个工具之间反复切换。
• 采用成功后付费模式，成本更可预测，也更具性价比。
• 使用经设备所有者同意、来源合法的住宅 IP，这对于降低代理行业中的相关风险非常重要。

Oxylabs 的缺点 ❌

• 价格可能较高，不过对于大规模项目而言，其高级功能往往能够证明这笔投入是合理的。
• 平台更适合已经精通代理、API 和抓取脚本的用户。
• 不熟悉高级 Web scraping 概念的用户可能需要经历一段学习适应期。

Oxylabs 起步价格

• 套餐起价为每月 49 美元，并提供一周免费试用。
• 住宅代理价格更高，Premium 套餐每月 800 美元，包含 133 GB 流量。

总结

选择招聘信息 scraper 时，需要重点关注两个因素：

1. 它能否排除不相关的公司和招聘中介？
2. 它是否支持高级筛选，让你只获取相关职位，还是只能按职位名称和行业搜索？

抓取招聘信息确实是开发高意向 Leads 的有效方式，但成功与否取决于是否选对工具。如果你还需要抓取并筛选发布这些职位的目标客户，可以查看我们的 Lead scraping 工具对比。对于销售和营销团队而言，Datablist.com 集多项优势于一身：

1. 可抓取 19 个招聘网站
2. 提供高级筛选和排除功能
3. 像电子表格一样简单易用

最重要的结论： 你的工具不应只是抓取职位信息，更应该帮助你抓取相关的职位信息。

招聘信息抓取工具常见问题（FAQ）

如何同时抓取多个招聘网站？

要同时抓取多个招聘网站，你需要具备聚合能力的工具。Datablist.com 正是为此而设计的：只需搜索一次，就能从 Indeed、Glassdoor 等 19 个招聘网站获取数据，节省大量时间和精力。

使用 AI 抓取数据违法吗？

不违法，AI scraping 与普通 Web scraping 一样，本身并不违法。是否合法取决于你收集的数据。只要抓取的是公开信息，并遵守 GDPR 等数据隐私法规，通常就属于合法行为。

哪款招聘信息 scraper 最容易使用？

从易用性来看，Datablist.com 显然是非技术用户的理想选择。它提供熟悉的电子表格 UI、简单的点击式筛选系统，以及清晰直接的 credits 计价模式，省去了不必要的复杂操作。

ChatGPT 能抓取招聘信息吗？

ChatGPT 可以小规模完成基础抓取任务，但并非为大型项目而设计。它无法应对海量数据、复杂网页或反抓取措施，而 Datablist 等专业的招聘信息抓取工具正是为这些场景打造的。

什么是招聘信息 scraper？

招聘信息 scraper 是一种能够从网站和招聘平台批量自动提取职位数据的软件或工具。这些程序既包括 Datablist.com 这样的 no-code 平台，也包括 ScrapingBee 这样的 low-code API，以及 Oxylabs 这样的 full-code 解决方案。

使用招聘信息抓取工具有哪些风险？

主要风险包括 IP 地址被目标网站封锁；如果违反网站服务条款，有时还可能面临潜在的法律问题。选择内置代理轮换并遵循合规抓取规范的工具，有助于降低这些风险。

招聘信息抓取工具通常多少钱？

价格差异很大。no-code 工具的入门套餐通常为每月 25 至 90 美元。API 工具通常从每月 50 美元左右起步，并可能随使用量增加到数百甚至数千美元。企业级方案通常每月超过 500 美元。

招聘人员可以使用招聘信息抓取工具吗？

当然可以。招聘人员可以使用招聘信息抓取工具监测竞争对手的招聘动向、识别市场趋势并寻找候选人。通过分析职位描述，他们还可以了解企业正在寻找哪些具体技能和经验。